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Progress versus Pseudoprogress beim Lungenkarzinom unter Immuntherapie

dc.contributor.advisorAndreas, Stefan Prof. Dr.
dc.contributor.authorSchiwitza, Annett Jenny
dc.date.accessioned2020-09-01T06:05:10Z
dc.date.issued2020-09-01
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/21.11130/00-1735-0000-0005-146D-B
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.53846/goediss-8180
dc.language.isodeude
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject.ddc610de
dc.titleProgress versus Pseudoprogress beim Lungenkarzinom unter Immuntherapiede
dc.typedoctoralThesisde
dc.title.translatedProgress versus pseudoprogress in lung cancer under immunotherapyde
dc.contributor.refereeSchildhaus, Hans-Ulrich Prof. Dr.
dc.date.examination2020-10-08
dc.description.abstractgerDas Lungenkarzinom ist nach wie vor ein maligner Tumor mit einer sehr schlechten Prog-nose. Die Therapie mit Checkpoint-Inhibitoren ist zu einer neuen Perspektive von metastasiertem NSCLC geworden. Die Ansprechraten in Phase-III-Studien reichten von 15 bis zu 20%. Ein wichtiges klinisches Problem ist das Phänomen der Pseudoprogression. Dabei handelt es sich um eine initiale Tumormassenerhöhung, obwohl im weiteren Verlauf der Tumor auf die Therapie anspricht. Es wird vermutet, dass bei der Pseudoprogression das Tumorvolumen aufgrund eines entzündlichen Prozesses und der ein¬hergehenden Immunzelleninvasion zunimmt. In der klinischen Praxis ist es schwierig, die Pseudoprogression von echtem progressivem Tumorwachstum zu unterscheiden. Ziel der Arbeit war es, durch retrospektive Datenauswertung sich wiederholende Muster zu finden, um Pseudoprogression von progressivem Tumorwachstum zu differenzieren. Alle Patienten, die in diese Studie eingeschlossen worden sind, wurden in der Lungenfachklinik Immenhausen mit Nivolumab in der zweiten oder weiteren Linie behandelt. Es wurden verschiedene Parameter wie Tumorgrößenveränderung, histologische und zytologische Merkmale, PD-L1-Expression und andere Treiber-Mutationen, Korrelationen von Labor-werten und klinischen Symptomen in die Analysen einbezogen. Die Parameter von zunächst 68 Patienten wurden in die Datenauswertung aufgenommen. Von diesen erhielten 51 mindestens eine CT-Aufnahme nach vier Zyklen der Behandlung und konnten für die weiteren Analysen betrachtet werden. Gemäß den RECIST 1.1-Kriterien zur Evaluation des Therapieansprechens wurde die Patientenkohorte in vier verschiedene Ansprechgruppen aufgeteilt: Pseudoprogression (n = 6 / 11,8%) Objective Response (n = 10 / 19,6%) Stable Disease (n = 10 / 19,6%) Real Progressive Disease (n = 25/49%). Von allen ausgewerteten Parametern zeigten nur die Veränderungen von LDH, CRP und Granulozyten / Lymphozyten Verhältnis sowie die Größenveränderung des Tumors im CT-Bild signifikante Unterschiede innerhalb der Ansprechgruppen. Diese Parameter wurden zusammen mit der prozentualen Tumorgrößenänderung gewichtet und in einem Score zusammengefasst. Der so erarbeitete Score erreichte in ROC-Analysen eine Sensitivität von 92,3%, um diejenigen Patienten zu identifizieren, die nach nur vier Zyklen tatsächlich von Nivolumab profitierten (Spezifität 0,50; AUC 0,80). Zudem reflektiert der Score signifikant die Unterschiede zwischen der RPD- und der OR-Gruppe an den Tagen 43 und 99 (P = 3,4 × 10-5 und P = 0,00022).de
dc.description.abstractengBackground Checkpoint inhibitor therapy (CIT) has become a new paradigm in second-line treatment of metastatic non-small cell lung cancer (NSCLC). However, monitoring the efficacy during treatment can be challenging due to atypical and delayed responses. RECIST and immune-RECIST criteria lead to response rates ranging from 15% to 20%, but do not reflect the entire population benefitting from therapy with checkpoint inhibitors. This study aimed to detect additional patterns that could help to assess the efficacy of CIT. Methods Consecutive patients with NSCLC treated at our institution with nivolumab were evaluated using a broad spectrum of clinical, radiological and laboratory parameters. Results In total, 68 patients commenced treatment with nivolumab; 51 received at least one comparative computed tomography scan and were included in the analysis. We identified four distinct response patterns: pseudoprogression (n=6; 11.8%), objective response (n=10; 19.6%), stable disease (n=10; 19.6%) and real progressive disease (n=25; 49%). Of the evaluated parameters, only changes in lactate dehydrogenase, C-reactive protein and the neutrophil/lymphocyte index showed some correlation with the response groups. In order to produce a more robust and earlier signal we combined the three laboratory values in a weighted score. Receiver operating characteristic analysis confirmed that the score could predict benefit from CIT with a sensitivity of 92.3% and a hazard ratio of 0.38 (95% CI 0.18–0.82) in an early phase of therapy. Conclusions A weighted score could effectively predict patients benefitting from checkpoint inhibitors during ongoing CIT despite missing radiological response. However, independent confirmation is needed.de
dc.contributor.coRefereeMeyer, Thomas Prof. Dr.
dc.subject.gerImmuntherapyde
dc.subject.gerCheckpoint-Inhibitorende
dc.subject.gerLungenkarzinomde
dc.subject.gerPD-1/PD-L1 Inhibitionde
dc.subject.gerprädiktive Markerde
dc.subject.engImmunotherapyde
dc.subject.engCheckpoint-Inhibitionde
dc.subject.englung cancerde
dc.subject.engPD-1/PD-L1 inhibitionde
dc.subject.engpredictive markerde
dc.identifier.urnurn:nbn:de:gbv:7-21.11130/00-1735-0000-0005-146D-B-7
dc.date.embargoed3000-12-31
dc.affiliation.instituteMedizinische Fakultätde
dc.subject.gokfullOnkologie (PPN619875895)de
dc.description.embargoedunknown
dc.identifier.ppn1728576350


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